人工智慧驅動的速度優化如何幫助您的商店發展

這是一個價值 1,000,000 美元的問題：

十分之九的潛在客戶選擇您的競爭對手的主要原因是什麼？

更好的價格？ 特別優惠？

人們可能會這麼認為，但 WebFX 研究表明：

“89% 的消費者在用戶體驗不佳後選擇在競爭對手處購物。”

令人驚訝（或不令人驚訝）的是，當今的客戶更受體驗驅動。 他們更喜歡能夠提供個人化、快速且流暢的自始至終客戶旅程的線上商店。

雖然電子商務產業多年來一直透過人工智慧 (AI) 提供個人化服務，但尚未完全採用人工智慧來優化速度。

但這種情況將於 2024 年改變。

繼續閱讀，了解為什麼您應該實施人工智慧驅動的網站速度優化，以及如何讓 90% 的潛在客戶十次中有九次選擇您的商店。

了解人工智慧及其在電子商務中的作用

如果您很清楚人工智慧為電子商務世界帶來的機會，請隨意跳過這一部分。

如果您對所有這些事情都不熟悉，以下是人工智慧功能的快速概述以及它如何真正提升您的業務績效：

資料探勘：挖掘有價值的見解

資料探勘涉及分析大型資料集以發現可能隱藏的模式、相關性和趨勢。 在電子商務中，資料探勘可以幫助您了解客戶偏好、優化庫存水準以及個人化行銷策略。 透過篩選交易數據、客戶回饋和瀏覽行為，您可以客製化產品以滿足特定的客戶需求，從而提高滿意度和忠誠度。

機器學習：增強決策與個人化

機器學習專注於開發演算法，使電腦能夠從數據中學習並做出基於數據的決策。 該技術為電子商務平台中的推薦引擎提供支持，根據用戶的瀏覽和購買歷史向用戶推薦產品。 透過不斷從使用者互動中學習，機器學習模型提供越來越準確的推薦，顯著改善購物體驗並增加銷售。

來源：關於你

自然語言處理 (NLP)：架起人類溝通與人工智慧的橋樑

NLP 允許電腦理解、解釋和產生人類語言。 在電子商務中，NLP 為聊天機器人和虛擬助理提供全天候的客戶服務。 這些人工智慧驅動的工具可以處理查詢、提供個人化購物建議並促進交易，確保無縫且引人入勝的用戶體驗。

資料來源：丹尼爾惠靈頓

電腦視覺：改變我們與線上產品互動的方式

電腦視覺技術使電腦能夠解釋和理解來自世界的視覺訊息。 當談到電子商務時，它允許諸如視覺搜尋之類的創新功能，客戶可以使用圖像而不是文字來搜尋產品。 此外，電腦視覺支援擴增實境（AR）應用程序，使客戶能夠在購買前在自己的環境中可視化產品。

來源：蘋果

預測分析：預測未來趨勢

預測分析使用歷史資料來預測未來事件。 這種人工智慧技術可以幫助您預測需求、優化庫存管理和個人化行銷工作。 透過分析過去的消費者行為，預測模型可以識別潛在的暢銷品、預測庫存水準並客製化促銷活動以滿足預期的客戶需求。

行為分析：理解與影響顧客行為

行為分析檢查線上使用者行為，以深入了解他們的偏好和決策過程。 這涉及分析點擊流資料、瀏覽模式和互動率，以優化網站設計、產品佈局和行銷策略。 詳細了解客戶行為將使您能夠創造更具吸引力和吸引力的購物體驗，從而鼓勵忠誠度和重複購買。

為什麼要利用人工智慧來加速你的商店？

透過提供更好的使用者體驗來獲得競爭優勢。

就這麼簡單。

你本來可以做所有正確的事情：

• 撰寫 SEO 優化的產品描述
• 提供個人化的產品推薦
• 提供 24/7 客戶服務
• 永久折扣您的價格

嚴酷的事實是：

如果您的商店需要很長時間才能加載或感覺笨重且反應遲鈍，那麼您可能會在潛在客戶有機會探索您的產品之前就失去他們。

這就是 Core Web Vitals 發揮作用的地方…

核心網路生命力：量化使用者體驗

Google 的 Core Web Vitals 是一組三個效能指標，用於衡量使用者體驗的關鍵方面，重點在於載入速度、反應能力和視覺穩定性：

• 最大內容繪製 (LCP)透過在最大文字區塊或圖像元素在視窗中可見時在頁面載入時間軸中標記點來測量網頁的載入效能。
• 累積佈局偏移 (CLS)透過量化載入階段頁面上有多少元素意外偏移來衡量網頁的視覺穩定性。
• 與下一個油漆的互動 (INP) 衡量回應能力，特別是使用者互動（如點擊、敲擊或按鍵）與頁面的視覺回應或回饋之間的延遲。

您可能會感到驚訝，但透過 Core Web Vitals 比以往任何時候都更加重要。

為何如此？
隨著 Gemini 和 ChatGPT 等生成式人工智慧不斷發展並重新定義搜尋引擎，它們對電子商務和搜尋引擎結果頁面 (SERP) 的影響預計將是巨大的。

隨著 SERP 變得更加動態和個人化，提供由生成式 AI 產生的即時答案和產品推薦以及使用推測規則 API 的即時頁面導航，對使用者體驗的重視將會加強。

擅長快速提供內容、無縫響應用戶互動以及保持視覺穩定性的電子商務網站可能會受到搜尋引擎的青睞。

眾所周知，Google在其 Core Web Vitals 計劃中的主要目標是為用戶提供盡可能最佳的體驗，有效地引導他們找到最相關的資訊並輕鬆購買。

根據最新的 Chrome 使用者體驗報告（CrUX），只有 45.6%的網站擁有良好的 LCP、CLS 和 INP。 換句話說，透過 Core Web Vitals 可以立即讓您比競爭對手擁有巨大的優勢。

人工智慧可以幫助您實現這一目標。

您可以利用 5 項人工智慧速度優化技術來提高利潤

人工智慧提供了各種專門設計的工具和技術，透過自動化和完善繁瑣的優化流程來增強網站效能。

以下是如何利用不同的人工智慧技術來提高網站速度：

1. 預測加載

人工智慧可以根據過去的互動來預測使用者行為，從而允許在使用者點擊某些頁面或資產之前在瀏覽器中預先載入它們。 這種預測性載入顯著減少了等待時間，提供更流暢的瀏覽體驗。 透過分析模式，人工智慧可以智慧地決定提前加載哪些元素，確保用戶無需等待。

2.影像視訊智慧優化

大圖像和影片通常是網站加載緩慢的罪魁禍首。 人工智慧驅動的工具可自動壓縮媒體檔案並調整其大小，而不會影響品質。 更先進的解決方案可以根據用戶的螢幕尺寸和網路條件動態調整分辨率，確保只提供最優化版本的圖像或影片。

3.即時效能監控與調整

人工智慧工具持續監控網站效能，識別出現的瓶頸和問題。 透過即時分析這些數據，人工智慧可以做出即時調整以提高速度，例如修改快取設定、重新分配資源以及根據當前負載和用戶行為調整內容交付。

4. 程式碼優化

人工智慧還可以幫助優化網站的底層程式碼。 透過分析腳本和樣式表的結構和依賴關係，人工智慧工具可以建議甚至自動重構程式碼，以消除冗餘，減少伺服器請求數量，並確保首先加載關鍵資源。 這會帶來更快、更有效率的網站。

5. 智慧型快取決策

除了傳統的快取策略之外，人工智慧還可以根據用戶重新存取內容的可能性來明智地決定快取哪些內容以及快取多長時間。 這種動態快取方法可確保使用者以最短的載入時間接收最新的內容。

NitroPack 推出導航 AI

Navigation AI 是一種基於 AI 的網頁瀏覽優化器，可主動預測和分析使用者行為，以在客戶旅程中預先渲染整個頁面。

它允許網站所有者，無論其平台如何，都可以在桌面和行動裝置上提供即時瀏覽體驗，從而提高客戶參與度和轉換率。

Navigation AI 的實作方式是使用推測規則 API：

• 首先，它根據資料對頁面載入應用人工智慧增強的初始預測，而不將其傳遞給推測規則 API（以免壓垮瀏覽器）。
• 其次，它分析使用者行為，調整預測，並在我們確定接下來的操作是什麼時指示推測規則 API 預先渲染（或預取）頁面。

以下是您可以期待的一些結果：

• 使用 Navigation AI 的網頁總是顯示約 2.86 秒的載入時間，而沒有使用 Navigation AI 的網頁則為 6.12 秒。

• 借助 Navigation AI，預先渲染頁面的LCP 提高了 85% （從 3.1 秒到 0.4 秒），CLS 提高了 80%（從 0.3 秒到 0.06 秒）。

• 借助 Navigation AI，整個網站的效能指標顯著提高：LCP 提高了 15%，CLS 提高了 8%，TTFB 提高了 26%

所以，如果你想嘗試導航人工智慧...

加入 Navigation AI 的候補名單，讓您的網站為即時使用者體驗做好準備 →

包起來

將人工智慧驅動的優化整合到您的電子商務商店中不僅可以增強您的網路效能，還可以顯著提升用戶體驗。

透過利用 AI 智慧預測用戶行為、即時優化內容並快速適應動態網路條件，您將能夠滿足當今消費者快速增長的期望。

簡而言之，如果您應該從本文中獲得一件事：

在 2024 年實施人工智慧驅動的網站速度優化不僅是一種策略優勢，而且是絕對必要的。